Todas as revistas científicas irão agora realizar uma verificação baseada em IA para garantir que as imagens não sejam fraudulentas

Urich Lawson

Na quinta-feira, a editora de pesquisas Science anunciou que todas as suas revistas começarão a usar software comercial que automatiza o processo de detecção de imagens manipuladas indevidamente. Esta mudança ocorre muitos anos depois de percebermos que a mudança para dados e publicações digitais tornou mais fácil cometer fraudes em pesquisas através da alteração de imagens.

Embora este seja um primeiro passo importante, é importante reconhecer as limitações do programa. Embora seja capaz de detectar alguns dos casos mais flagrantes de manipulação de fotos, os golpistas empreendedores podem facilmente evitar serem pegos se souberem como o software funciona. O que, infelizmente, nos sentimos obrigados a descrever (e para ser justo, a empresa que desenvolveu o programa o faz no seu site).

Um golpe fascinante e como capturá-lo

Grande parte da fraude baseada em imagens que temos visto surge de um dilema que muitos cientistas enfrentam: não é um problema realizar experimentos, mas os dados que eles geram muitas vezes não são os que você deseja. Talvez apenas os controles funcionem, ou talvez os experimentos produzam dados que são indistinguíveis dos controles. Para pessoas não éticas, isso não é um problema porque ninguém além de você sabe quais imagens vêm de quais amostras. É relativamente fácil apresentar imagens de dados reais como algo que não são.

Para ilustrar isso, podemos examinar os dados por meio de um procedimento chamado Mancha ocidental, que utiliza anticorpos para identificar proteínas específicas de uma mistura complexa que foi separada de acordo com o tamanho da proteína. Os dados típicos de Western blot se parecem com a imagem à direita, onde a escuridão das bandas representa proteínas presentes em diferentes níveis sob diferentes condições.

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Um Western Blot como esse, com tantas imagens individuais removidas de seu contexto original, facilita o cometimento de fraudes em pesquisas.

Um Western Blot como esse, com tantas imagens individuais removidas de seu contexto original, facilita o cometimento de fraudes em pesquisas.

Observe que as bandas são relativamente sem características e são cortadas de imagens maiores dos dados brutos, desconectando-as do seu contexto original. É possível pegar bandas de um experimento e correlacioná-las na imagem de um experimento completamente diferente, gerando fraudulentamente “evidências” que não existem. Coisas semelhantes podem ser feitas com gráficos, imagens de células, etc.

Como os dados são difíceis de obter e os golpistas costumam ser preguiçosos, em muitos casos, as imagens originais e fraudulentas são extraídas dos dados usados ​​para o mesmo artigo. Para encobrir seus rastros, pesquisadores antiéticos muitas vezes giram, ampliam, cortam ou alteram o brilho/contraste das imagens e as usam mais de uma vez no mesmo artigo.

Nem todo mundo é tão preguiçoso. Mas essa reciclagem de imagens é notavelmente comum e talvez a forma mais frustrante de fraude em investigação. Todas as evidências estão no papel e geralmente são fáceis de ver quando você aponta para elas. Mas pode ser muito difícil de detectar em primeiro lugar.

O desafio de “localizar em primeiro lugar” é o motivo pelo qual a ciência recorreu a ele Um serviço chamado Proofig Para facilitar a detecção de problemas.

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